본 연구에서는 마이크로 데이터 센터의 환경 모니터링 시스템(EMS)을 설계하고 개발하는 방법을 나타낸다. 설계하는 환경 모니터링 시스템은 IoT 센서 및 싱글보드 컴퓨터를 이용하여 데이터센터 운영환경을 실시간으로 감지하여 데이터를 해석하고 운영환경을 모니터한다. 먼저, EMS 하드웨어 플랫폼 및 IoT 센싱 패키지 설계 방법에 대하여 나타낸다. 또한 서로 다른 프로토콜을 갖는 IoT 센서에 대한 데이터 수집 SW을 설계하고 원격에서 모니터링이 가능한 EMS 모니터링 SW를 개발한다. 데이터 수집 SW는 센서 수집 모듈과 수집 메니저 모듈로 구성된다. EMS 소프트웨어는 마이크로 서비스 아키텍츠(MSA) 개념을 적용하여 설계하며 각각의 서비스는 독립적인 비즈니스 로직을 포함한다.
5G 이동 통신 서비스가 제공됨에 따라 다양한 서비스를 초저지연으로 사용자에게 제공하려는 노력이 진행되고 있다. 이는 네트워크 코어에서 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 대신에 사용자 인근에서 고성능 컴퓨팅 서비스를 제공하는 에지 컴퓨팅에 대한 관심을 불러 일으키고 있다. 본 논문은 에지 컴퓨팅의 실현을 위한 필수 장비인 마이크로 데이터센터의 운영 및 관리 방안을 제시한다. 먼저, 에지 컴퓨팅의 기능 구조와 배치 방안을 제시한다. 다음으로 에지 컴퓨팅을 위한 마이크로 데이터센터의 요구사항과 이에 따른 운영 및 관리 방안을 제시한다. 마지막으로 마이크로 데이터센터의 자원을 효율적으로 관리하기 위해서 수집 및 감시해야 하는 자원 관리 아이템을 제시하고, 에너지 효율을 측정할 수 있는 성능 지표를 제안한다.
최근들어 전산실에서 OLTP시스템이 필수로 자리잡고 있는데, 이것과 동일선상에서 데이터 웨어하우스가 접목될 것이라고 보고 이 시장을 공략하는 업체들이 늘어나고 있다. 한국오라클과 한국인포믹스 등 RDBMS 선두업체는 물론, 한국디지탈과 마이크로소프트 등 하드웨어와 소프트웨어 선두업체들도 서둘러 데이터 웨어하우스 시장에 진입, 올해 시장을 노리고 있다. 뿐만 아니라 연내 SI업체는 모두 데이터 웨어하우스 시장에 들어올 것이라고 관계자들은 예측하고 있다.
멀티 클라우드는 다양한 클라우드 제공자들의 클라우드 서비스를 연동하여 사용자에게 제공하는 기술로 최근 4차 산업혁명 기술의 발전에 따라 대용량 데이터의 수용, 대용량 계산 등을 단일 클라우드에서 활용하기 어려워 데이터를 가까운 클라우드 자원을 활용하여 분석하거나 서비스를 가까운 지역에서 제공하기 위해 등장한 기술이다. 그러나 멀티 클라우드 제공처마다 동일한 기능을 서로 다른 인터페이스와 파라미터를 사용해야 하며, 시스템의 버전 증가에 따른 인터페이스 변화 시 멀티 클라우드 연동을 다시 해주어야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 멀티 클라우드마다 다른 인터페이스를 분석하고 공통 요소를 도출 및 규격화하여 연동을 위한 게이트웨이를 제안한다. 인터페이스 제공을 위해 필수적인 요소와 부가적인 요소를 정리하여 공통 규격으로 만들어 멀티 클라우드 시스템 구성 및 서비스 이용에 편의성을 향상시킬 수 있다. 또한, 멀티 클라우드 인터페이스를 마이크로 서비스로 구성하여 새로운 클라우드 서비스 등록과 기존 등록된 서비스의 인터페이스 버전 변화에도 대응 가능할 수 있도록 설계하여 손쉽게 연동 서비스를 이용할 수 있는 시스템을 제안한다.
차세대 무선 통신기술로 알려져 있는 Optical Camera Communication(OCC)은 많은 연구가 진행 되고 있다. 이러한 OCC 기술은 통신 환경에 의해 성능이 좌우되며 이를 개선하기 위해 다양한 전략이 연구되고 있다. 그중 가장 두각을 나타내고 있는 방법은 딥러닝 기술을 사용하여 OCC의 수신기에 CNN을 적용하는 방법이다. 하지만 대부분의 연구에서는 CNN을 단순히 송신기를 검출하는데 사용하고 있다. 본 논문에서는 CNN을 송신기 검출 뿐만 아니라 Rx 복조 시스템에 적용하여 실험한다. 그리고 OCC 시스템의 데이터 이미지는 다른 이미지 데이터셋과는 다르게 비교적 분류가 간단하기 때문에 대부분의 CNN 모델에서 높은 정확도의 결과가 나타날 것이라는 가설을 세웠다. 가설을 증명하기 위해 OCC 시스템을 설계 및 구현하여 데이터를 수집하였고 12가지의 다양한 CNN 모델에 적용하여 실험했다. 실험 결과 파라미터수가 많은 고성능의 CNN 모델 뿐만 아니라 경량화 CNN 모델에서도 99% 이상의 정확도를 달성하였고 이를 통해 스마트폰과 같은 저성능 계산 장치에 OCC 시스템 적용이 가능함을 확인했다.
현재의 ICT 인프라(인터넷과 서버/Client 연동)는 다양한 장치, 서비스, 비즈니스 및 기술 진화에 따른 신속한 대응에 어려움을 겪고 있다. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 구름 같은 네트워크 환경에서 원하는 작업을 요청하여 실행한다는 데서 기원하였으며, 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅을 뜻하고 오늘날 IT 트렌드의 하나로 가장 주목 받고 있다. 이러한 분산클라우드 환경에서는 네트워크 및 컴퓨팅 자원에 대한 통합 관리 체계를 통하여 관리 비용 증가 문제를 원천적으로 해결하고 분산된 마이크로 데이터센터(Micro DC(Data Center))를 통하여 코어 네트워크 트래픽 폭증 문제를 해결하여 비용 절감 효과를 높일 수 있다. 그러나 기존의 Flooding 방식은 인접한 모든 DC들에게 전송하기 때문에 많은 트래픽을 유발 할 수 있다. 이를 위해 Restricted Path Flooding 알고리즘이 제안되었으나 대규모 네트워크에서는 여전히 트래픽을 발생할 수 있는 단점이 있어서 본 논문에서는 홉수 제한을 통하여 이를 개선한 Lightweight Path Flooding 알고리즘을 제안하였다.
가스장 이온원(GFIS: Gas Field Ionization Source)은 전자현미경보다 분해능이 향상된 이온현미경의 광원으로 사용하기 위하여 연구되고 있고, 큰 각전류 밀도, 작은 크기의 가상 이온원 그리고 좁은 에너지 퍼짐을 특징으로 한다. 여러 가지 장점을 가지고 있는 GFIS을 개발하기 위해서는 GFIS에서 발생된 이온빔의 형상을 관찰 것이 매우 중요하며, 이러한 관찰을 위한 시스템에는 주로 마이크로 채널 플레이트 (MCP: Micro Channel Plate)가 사용된다. MCP는 채널내부에 입사한 입자의 에너지에 의해서 생성된 이차전자를 수 천 배에서 수 백 만 배 이상 증폭시켜 형광판에 조사하고 발광시키는 방법으로 작은 신호를 영상으로 관찰 할 수 있도록 한다. MCP의 큰 증폭비는 작은 크기의 신호를 큰 신호로 증폭하여 관찰하는데 용이하여, GFIS 방법으로 생성된 이온빔(이온빔 전류 값은 pA 수준)을 관찰하기에 적합하다. 그러나 MCP를 이용하여도 증폭된 이온빔의 세기가 매우 작기때문에 생성된 이온빔 형상을 정확하게 관찰하기 위해서는 MCP의 형광판을 촬영하는 카메라 노출시간을 길게하여 데이터 수집 시간을 늘려야 하는 문제가 있다. 본 발표에서는 이온빔 형상 관찰에 소요되는 시간을 단축하기 위하여 MCP의 잡음이 GFIS의 이온빔 이미지 관찰에 미치는 영향을 분석하고 이를 제거 방법을 소개한다. 본 연구에서는 GFIS 방출 이온빔의 이미지에 포함된 MCP 잡음 특성을 장(전계)이온현미경 (Field Ion Microscope)실험을 통하여 분석하였고, 디지털 이미지 처리 방법을 이용하여 방출 이온빔 이미지에서 MCP 잡음을 제거하여 방출 이온빔 이미지만 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법을 GFIS 방출 이온빔 관찰시스템에 적용함으로써 기존 방법에 비해 노출시간을 단축하여 방출 이온빔을 관찰 할 수 있었으며, 노이즈 제거 효과로 향상된 이온빔 형상을 얻을 수 있었다. 본 연구결과의 관찰시간 단축과 향상된 이온빔 형상 획득은 이온현미경 개발에 필수적인 단원자 이온빔을 보다 효율적으로 개발할 수 있으며 디지털 이미지 처리로 GFIS 이온빔 생성을 자동화하는데 응용할 수 있다. 더불어 기존방법에 비해 이미지 획득을 위한 MCP의 노출시간을 단축할 수 있으므로 실험장비 수명 단축 방지 및 관리에 큰 장점이 있다.
에너지와 환경을 조화시킨 자원순환형 사회의 실현을 위해 하수처리장에서도 하수열이나 소화가스 등의 미이용(未利用)네어지의 유효활용이 기대되고 있다. 소화가스는 하수처리장에서 발생하는 에너지 중에서는 큰 비중을 차지하고 있으나 소화조의 가온을 위해 사용되고 있는 정도로 반드시 유효하게 활용되고 있다고는 말할 수 없다. 또 가스엔진의 코제너레이션에 의해 유효하게 할용되고 있는 처리장도 있으나 메인터넌스 비용 등의 문제로 보급되고 있지 않은 것이 실제의 상황이다. 한편, 마이크로가스터빈은 그 구조의 심풀성 때문에 가스엔진과 비교하여 메인터너스 비용의 저감이 기대되고 있어, 소화가스를 연료로 하는 코제너레이션 시스템으로서 앞으로의 보급이 기대되는 발전시스템이다. 그래서 소화가스의 마이크로가스터빈용 연료로서의 적용을 위한 검증과 운영상의 과제를 밝힐 것을 목적으로 북견시 정화센터의 처리장 내에 설치하여 실증시험을 하고 있다. 지금까지 약 4,000시간의 운전실적에서 소화가스에 기인하는 본질적인 문제도 없고 시스템이 안정되게 동작하는 것을 확인하였다. 또한 실증시험설비에는 마이크로가스터빈의 운전상태를 24시간 리모트 감시하는 리모트감시장치를 설치하고 있는데, 운전데이터의 파악과 이상 발생시의 고장진단/기술검토에 유효하게 사용되었다.
전력가격의 상승으로 데이터센터의 운영비 부담이 늘어나는 가운데, 슈퍼컴퓨터에 저전력 프로세서를 사용하여 데이터센터의 전력소모를 감소시키는 연구가 활발하다. 일반적으로 모바일 기기 등의 운용환경을 기준으로 신뢰성 평가가 이루어지는 저전력 프로세서를 슈퍼컴퓨터에 사용하는 경우 상대적으로 가혹한 운용환경으로 인해 물리적, 기계적 신뢰성 문제가 발생할 수 있다. 이 논문은 슈퍼컴퓨터 운용 환경을 바탕으로 저전력 프로세서 패키지의 수명을 평가하였다. 먼저 문헌조사, 고장모드 및 치명도 분석을 통해 저전력 프로세서 패키지의 주요 고장원인으로 온도 사이클을 선정하였다. 부하-온도 관계를 확인하기 위해 단계적인 부하를 가하며 프로세서의 온도를 측정하였다. 가장 보수적인 운용조건을 가정하고 온도 사이클에 관련된 고장물리 모델을 이용한 결과 저전력 프로세서 패키지의 기대수명은 약 3년 이하로 예측되었다. 실험 결과를 바탕으로 저전력 프로세서 패키지의 기대수명을 향상하는 방법을 제시하였다.
해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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